## Modifikasi Algoritma Controlling Expansion Dalam Meningkatan Kapasitas Penyisipan Data Hiding

## Modification of the Controlling Expansion Algorithm Increasing Hiding Data Insertion Capacity
1) , Kristoforus Fallo, 2) Budiman Baso
1-2) Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Timor Jl. El Tari Km.05, Kefamenanu- NTT, Indonesia 50275
Riwayat: Copyright ©2022, JITU, Submitted: 29 Agustus 2022; Revised: 1 September 2022; Accepted: 2 September 2022; Published: 30 September 2022 DOI 10.32938/jitu.v2i2.4191
Abstract – Stegonography is the art of hiding messages in  other  media.  Stegonography  is  widely  used  to  send secret messages without being known by other people by using  digital  media  in  the  form  of  image  files  so  that besides  the  sender  and  recipient  no  one  knows  or  is aware  that  there  is  a  secret  message  in  it.  Several researchers  have  developed  these  methods  such  as Difference Expansion, Reduced Difference Expansion, Quad Difference Expansion and Controlling Expansion.  These  methods  have  been  able  to  recover and  improve  data  embedding  but  during  the  running process  there  are  several  problems  that  often  occur, namely  overflow  and  underflow  of  pixel  values.  To overcome  the  above  problems,  we  modify  the Controlling  Expansion  algorithm  by  minimizing  the condition of the pixel difference value and reducing the final  pixel difference value after inserting the data  bit and using the Location Map on the new pixel value and during secret data extraction. The experimental results show  that  the  proposed  method  can  increase  the  data storage capacity and the PSNR of stego images is higher than the previous method.
Keywords -  Stegonography;  Data  hiding;  Controlling Expansion
Abstrak –
Stegonografi merupakan seni penyembunyian  pesan  kedalam  media  lainnya. Stegonografi  banyak  dimanfaatkan  untuk  mengirim pesan rahasia tampa diketahui oleh orang lain dengan menggunakan  media  digital  berupa  file  gambar sehinga selain pengirim dan penerima tidak seorangpun  ynag  mengetahui  atau  menyadari  bahwa ada suatu pesan rahasia didalamnya. Beberapa peneliti telah  mengembangkan  metode  ini  seperti  Difference Expansion,  Reduced  Difference  Expansion,  Quad Difference  Expansion  dan  Contolling  Expansion metode-metode  ini  telah  mampu  memulihkan  dan meningkatkan  data  embedding  namun  pada  proses berjalan  ada  beberapa  masalah  yang  sering  terjadi
yaitu  overflow  dan  underflow  nilai  piksel.  Untuk mengatasi masalah diatas kami memodifikasi algoritma Controlling Expansion dengan memperkecil kondisi  nilai  selisih  piksel  dan mereduksi  nilai  selisih piksel akhirsetelah penyisipan bit data serta menggunakan Location Map pada nilai piksel baru dan pada  saat  ekstraksi  data  secret.  Hasil  eksperimen menunjukan  bahwa  metode  yang  diusulkan  mampu meningkatkan kapasitas penyimpanan data dan PSNR citra stego lebih tinggi dari metode sebelumnya.
Kata  kunci –  stegonografi;data  hiding;controlling expansion

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan Teknologi Informasi saat in berkembang  begitu  pesat  seiring  dengan  berbagai kebutuhan  manusia  akan  informasi.  Internet  sebagai media  akses  utama  manusia  dalam  mendapatkan berbagai  sumber  informasi.  Hal  ini  akan  menyebabkan tingkat  penggunaan  yang  tinggi  dan  internet  tidak  lagi menjadi penyedia informasi yang aman karena berbagai macam  masalah  dalam  mesin  pencarian  seperti  spam; virus dan penyadapan.
Ada dua Teknik yang digunakan untuk meningkatkan keamanan  data  seperti  kriptografi[1]  dan  stegonografi. Teknik  stegonografi  yaitu  Teknik  menyisipkan  pesan data dalam media tertentu dan terlihat samar sedangkan pada  kriptografi  merupakan  Teknik  menyandingkan pesan  menjadi  data  yang  tidak  dimengerti  oleh  orang awam. Kedua teknik memiliki perbedaan yang mendasar antara  kriptografi  dan  stegonografi[2]  yaitu  citra  hasial setelah dimasukan pesan rahasia didalamnya.
Pada Teknik Stegonografi ada beberapa  media  yang digunakan  dalam  menyembunyikan  atau  menyisipkan data seperti,  media citra digital,  media suara dan media video. Teknik stegonografi adalah Teknik menyembunyikan  atau  menyisipkan  data  dalam  media tertentu.  Tujuan  dari  Teknik  stegonografi  yaitu menyembunyikan  pesan  rahasia  citra  digital  dan menghindari  kecurigaan  orang  terhadap  keberadaan pesan rahasia tersebut.
*) Kristoforus Fallo Email: kristoforusfallo@unimor.ac.id
Metode  yang  digunakan  pada  Teknik  stegonografi untuk  menyembunyikan  pesan  pada  citra  berbeda-beda dan diklasifikasikan dalam 2 jenis yaitu reversible [3][4]dan inreversible data hiding inreversibel yaitu  data  tidak  bisa  dikembalikan  ke  daya  awal  dan media citra  yang digunakan untuk embedin pesan tidak dapat  dikembalikan  kesemula  atau  ke  citra  aslinya. Metode yang sering digunakan pada kategori inreversibel[3][4]yaitu  LSB  ( Least Significant Bit )[1] [5]dalam menyisipkan pesan.
Metode ini biasanya menggunakan bit-bit rendah dan menggunakan  citra  berskla  abu-abu( grayscale )  denga intensitas  8bit  kebawah.  Bit-bit  data embedded tidak disusun  berurutan  pada  bit-bit  cover  namundisusun secara  acak.  Keuntungan  dari  metode  LSB  adalah sederhana  dan  tidak  dapat  terlihat  mata  telanjang, sedangkan  kelemahanya  yaitu  sangat  sensitif  terhadap penyaringan  dan  manipulasi  stego.  Pada  metode Reversible  gambar  asli  hasil  stego  dapat  dikembalikan pada keadaan semula atau aslinya.
Ada  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  terkait reversible data  embedding  yaitu Difference Expansion (DE)[2][6][7], Reduce Difference Expansion (RDE)[8][9][10]  dan Controlling Expansion (CE) dikembang oleh[3] mereka menggunakan 1 piksel untuk menyembunyikan  1  bit  data  dan  kemudian  dilanjutkan oleh  [4]  mereka  menggunakan  kondisi  seperti  dibawah ini
𝑣1 = { ⌊ 𝑥 + ℎ 2 ⌋ , 𝑖𝑓 𝑥 ≤ 127
⌊ 𝑥 + ℎ 2 ⌋ , 𝑖𝑓 𝑥 > 127
(1)
Mereka mengatakan bahwa untuk mendapatkan nilai selisih ℎ dan  nilai  rata-rata  dapat  diperoleh  dari  nilai piksel  itu  sendiri,  kondisi  nilai  selisih ℎ yang  sering digunakan adalah nilai 6 dan 4 tetapi permasalahan yang sering  terjadi  yaitu  proses  perhitungan  selanjutnya menjadi Panjang kapasitas penyisipan menjadi berkurang. Oleh karena itu pada penelitian ini kami ingin memperbaiki metode diatas untuk mencari nilai rata-rata piksel. Dari semua penelitian diatas masih menggunakan beberapa  kondisi  nilai  yang  besar  untuk  memenuhi kondisi nilai rata-rata pada saat penyisipan bit data, oleh karena itu pada penelitian ini dimana mencari nilai rata- rata digunakan nilai yang kecil yaitu nilai 2 dan nilai 1.

## III. M ETODE PENELITIAN
Metode  yang  diusulkan  merupakan  modifikasi  dari metode Controlling Expansion sebelumnya  [4]. Metode ini  menggunakan satu nilai piksel untuk  menyisipkan 1 bit  data  kedalamnya,  sehinggga  dari  segi  kapasitas metode ini  sama dengan  metode Controling Expansion . Perbedaan metode ini dengan metode sebelumnya yaitu pada  kondisi  untuk  mencari  nilai  rata-  rata  diperkecil, dimana nilai yang diusulkan pas pada proses perhitungan selanjutnya  yaitu  pada  saat  reduksi  nilai  dan  proses penyisipan  bit  data.  Metode  ini  dapat  meningkatkan
kapasitas  penyisipan  dan  mencegah overload [4]data yang  dapat  menimbulkan  kecurigaan  dari  pembajakan data di jaringan internet.

## A. Penyisipan
Penyisipan  merupakan  tata  cara  yang  digunakan untuk  menyimpan  data  didalam  data  cover.  Data  citra paling banyak digunakan sebagai cover, oleh sebab pada penelitian  ini  perlu  dilakukan  pengoperasian  nilai-nilai piksel  dalam  citra  selanjutnya  yang  digunakan  dalam penyisipan  bit  data  kedalamnya.  Selanjutnya,  tahapan pengoperasian  nilai-nilai  bit  data  dalam  proses penyisipan dapat dilihat dalam gambar 1. berikut ini:

## Gambar 1. Langkah-langkah penyisipan
Pada  langkah  pertama  menentukan  nilai  piksel  dan nilai  bit  [9]data,  penelitian  ini  menggunakan  citra  scala abu-abu dengan intensitas 8bit dan niilai piksel beskisar 0-255.  Pada  nilai  bit  didapat  dari  konversi  bilangan decimal  ke  biner  menggunakan  table  ASCII.  Tahap berikutnya  adalah  menghitung  nilai  rata-rata.  Pada metode sebelumnya, untuk mendapatkan nilai selisih dan nilai  rata-rata,  nilai  piksel  ditambah  beberapa  nilai kondisi  untuk  memenuhi  nilai  piksel  pada  perhitungan selanjutnya dan  juga sebagai pengurang nilai  agar tidak terjadi overflow nilai piksel  lebih  setelah penyisipan  bit data dan underflow [4] yaitu nilai piksel kurang dari nilai piksel aslinya setelah ada penambahan data rahasia. Pada metode  yang  diusulkan  untuk  menyisipkan  data  hanya perlu nilai 2 dan 1 untuk memenuhi kondisi nilai rata-rata
Menentukan nilai piksel 𝑣 dan nilai bit 𝑏
Menghitung nilai piksel 𝑣 dan rata-rata 𝑙
Menghitung nilai piksel baru awal
Memasukan nilai bit 𝑏 terhadap nilai rata-rata piksel Membuat location map Menghitung nilai piksel baru akhir Menghitung selisih nilai piksel baru awal dengan nilai piksel asli
dan dapat meningkatkan kapasiatas penyisipan menggunakan persamaan (2)
𝑝1 = { ⌊ 𝑣 + ℎ 2 ⌋ , 𝑖𝑓 𝑣 ≤ 254
⌊ 𝑣 + ℎ 2 ⌋ , 𝑖𝑓 𝑣 > 254
(2)
Pada  persamaan  (2)  diatas,  terdapat  2  kondisi  yang harus  dipenuhi  oleh  nilai 𝑝1 pada  kondisi  pertama  jika nilai  berada  diantar  0-254,  maka  nilai  piksel  harus ditambah nilai 2 dan dibagi 2. Hal ini dimaksud agar tidak terjadi overflow (nilai piksel hasil embedding lebih besar dari 255) dan underflow (nilai piksel hasil lebih kecil dari 0). Sebagai contoh, jika nilai piksel 𝑣 sama dengan 0 dan ditambah  dengan  1  maka  akan  terjadi underflow jia dilanjutkan pada proses perhitungan selanjutnya,  begitu juga  jika  nilai  piksel  diatas  254  dan  masih  ditambah  1 maka akan terjadi overflow . Kombinasi nilai random ini adalah  merupakan  nilai  parameter  terbaik  untuk mendapatkan nilai 𝑝1 yang sesuai.
Langkah  selanjutnya  pada  penelitian  ini  adalah melakukan  penyisipan  nilai  bit 𝑏 pada  nilai  rata-rata seperti pada persamaan (4).
𝑝3 = 𝑝1 + 𝑏 (3)
Pada  persamaan  (4),  nilai 𝑝2 yang  telah  ditambah nilai bit 𝑏 kemudian nilai ini yang akan digunakan pada saat ekstraksi data atau mengembalikan nilai bit rahasia.
Pada  tahap  selanjutnya  setelah  penyisipan  bit dilakukan perhitungan nilai piksel baru awal seperti pada persamaan (4).
𝑣′ = 2 × 𝑝2 (4)
Langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai  selisih piksel  baru  awal  dengan  nilai  piksel  asli  setelah penyisipan bit data rahasia (5)
ℎ ′ = 𝑣 ′ − 𝑣 (5)
Langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai  piksel baru akhir (6)
𝑣′′ = { (𝑣′ − 2), 𝑖𝑓 𝑣′ ≥ 2 (𝑣′ − 1), 𝑖𝑓 𝑣 ′ < 2 (6)
Pada  persamaan  (6),  nilai 𝑣′′ digunakan  untuk menghitung nilai piksel baru akhir dari selisih nilai piksel baru  awal  dan  nilai  piksel  lama  setelah  penyisipan  bit, jika selisih nilai piksel baru awal lebih besar sama dengan 2  maka  nilai  piksel  baru  harus  dikurangi  2,  jika  selisih nilai  piksel  baru  awal  lebih  kecil  2  makan  nilai  piksel baru  awal  harus  dikurangi  1,  semakin  kecil  nilai perubahan makan semakin tinggi nilai PSNRnya.
Pada  tahap  selanjunya  yaitu  menghitung  nilai Location Map menggunakan persamaaan (7)
𝐿𝑀 = [(𝑣 ′ ′ − 𝑣)]
Pada  persamaan  (7)  untuk  mendapatkan  nilai Location  Map didapat  dari  nilai  piksel  asli  itu  sendiri. Selanjutnya  ada  beberapa  perbaikan  pada  metode controlling Expansion yaitu dapat ditulis sebagai berikut.
𝑣 = 255, 𝑏 = 1
1. Menghitung nilai rata-rata 𝑝1 = ⌊(𝑥 + 2/2)⌋ = ⌊(255 + 2 /2)⌋ = 128
2. Kemudian  menghitung  nilai 𝑣3 dan  menyisipkan nilai bit 𝑏
𝑝3 = (𝑝2 + 𝑏) = (128 + 1) = 129
3. Menghitung nilai piksel baru awal
𝑣 ′ = (2𝑥𝑝3) = 2𝑥129 = 258
4. Menghitung selisih nilai piksel baru awal dengan nilai piksel asli setelah penyisipan bit data rahasia ℎ ′ = (𝑣 ′ − 𝑣) = 258 − 255 = 3 5. Menghitung nilai piksel baru akhir
𝑣′′ = (𝑣′ − 2) = (258 − 2) = 256
6. Menhitung nilai Location Map
𝐿𝑀 =   ⌊(𝑣′ − 𝑣)⌋ = ⌊(256 − 255)⌋ = 1
Piksel  baru  adalah  256  dan location map adalah  1. Nantinya, nilai piksel baru ini hanya bersamaan dengan nilai location map pada  saat  mengembalikan  citra  asli dan mengekstraksi data rahasia.

## B.Proses Ekstraksi data dan Recovery image
Proses ini digunakan untuk mendapatkan data secret dan mengembalikan gambar asli dari gambar stego, pada metode-metode sebelumnya proses ini membutukan file location  map untuk  mengetahui  piksel  mana  saja  yang akan mengalami penyisipan data rahasia, serta berapa bit secret  data  yang  disisipkan  pada  nilai  piksel  yang  di proses.
Secara  umum  tahapan  pengoperasian  nilai-nilai piksel  untuk  mengambil  nilai-nilai  bit  data  rahasia didalam  gambar  stego  dengan  menggunakan  metode yang  hampir  sama  dengan  metode  yang  sebelumnya, untuk  mengambil  data  bit  masih  menggunakan  Teknik LSB  mengambil  nilai  bit  terakhir  dari  masing-masing piksel,  nilai  LSB  tersebut  kemudian  digabung  dengan membentuk  sebuah  karakter  yang  selanjutnya  dapat memberikan informasi yang diperlukan. Proses ekstraksi data  dan recoveri  image dapat  disajikan  pada  gambar berikut 3.
Gambar 2. Langkah- langkah Ekstraksi dan recovery
Menentukan nilai piksel 𝑣′′ dan nilai location map
Mengekstraksi nilai bit 𝑏 menggunakan LSB
Mengembalikan nilai piksel asli
Untuk  proses  ektraksi  dan  pemulihan image ,  perlu dilakukan  pemilihan  nilai  piksel,  gambar cover dan Location  Map agar  dapat  mengembalikan  nilai  piksel asli.
𝑏 = 𝐿𝑆𝐵(𝑣 ′ + 2/2) (8)
Dimana 𝑣′ adalah  nilai  piksel  baru  setelah  dimasuk data secret ,  yang  kedua  yaitu  pulihkan  gambar  asli dengan nilai stego dengan nilai location map seperti pada persamaan  (8),  dimana  nilai location  map merupakan selisi nilai piksel asli dan nilai piksel setelah penyisipan bit data seperti pada persamaan (9).
𝑣 = (𝑣′ − 𝐿𝑀) (9)
Ini  merupakan  proses  untuk  mengembalikan  nilai piksel asli, dimana kita memilih salah satu location map untuk mengembalikan nilai piksel asli. Untuk mengembalikan  nilai  piksel  asli  dapat  digunakan  cara- cara  sebagai  berikut:  Pada  proses  eksraksi  data menggunakan location map untuk proses ekstraksi.
1. Ambil nilai piksel 𝑣 dan gambar yang telah disisipi bit data 𝑣′ =256 dan location map =1
2. Menghitung nilai bit 𝑏 untuk mendapat data rahasia 𝑏 = 𝐿𝑆𝐵⌊(𝑣 ′ + 2)/2⌋ = ⌊(256 + 2)/2⌋ = 129 3. Mengembalikan nilai piksel asli dengan menggunakan gambar stego dan nilai 𝐿𝑀 . 𝑣 = (𝑣 ′ − 𝐿𝑀) = 256 − 1 = 255
Akhirnya  kita  akan  menemukan  nilai  piksel  asli 𝑣 adalah 255 dan bit 𝑏 adalah 1.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pengujian menggunakan matlab dengan akurasi metode  yang  diusulkan  dan  metode  sebelumnya  dalam penelitian.  Beberapa  nilai  hasil  pengujian  seperti  MSE dan  PSNR  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat kualitas  pada  hasil  penelitian  tidak  tetap  tergantung gambar dan data secret.
Pengujian  ini  menggunakan  gambar  medis  yang  di ambil  dari  (11)  dengan  intensitas  8bit  dengan  format piksel png dan data secret menggunakan “ Lorem ipsum generator ” pada (12). Pada pengukuran dari citra stego menggunakan Peak  Signal to Noise (PSNR)[4]  yang merupakan  perbandingan  antar  nilai  maksimun  dari sinyal yang diukur dalam satuan decibel (db). Selanjutnya PSNR  digunakan  untuk  mengukur  kualitas  citra  cover sebelum dan sesudah disisipkan pesan rahasia. Penentuan PSNR,  terlebih  dahulu  harus  ditentukan  nilai Mean Square Error (MSE) yang merupakan nilai error kuadrat rata-rata anatara citra asli ( cover image ).
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑀𝑁 ∑ ∑(𝑆 𝑥𝑦− 𝐶 𝑥𝑦 ) 2
𝑁 𝑥=1 𝑀 𝑥=1 (10)
𝑃𝑆𝑁𝑅 = 20 𝑙𝑜𝑔10 𝑚𝑎𝑥|𝑃 𝑖 | √𝑀𝑆𝐸 (11)
Berdasarkan  persamaan  (19) 𝑥 dan 𝑦 merupakan koordinat  nilai  piksel  dari image , 𝑀 dan 𝑁 adalah dimensi  atau  ukuran  gambar, 𝑆 𝑥𝑦 menyatakan  stego image dan 𝐶 𝑥𝑦 cover image, untuk menghitung kapasitas menggunakan bit per pixel (cpp). Nilai cpp didapat dari membagi jumlah muatan dan jumlah piksel pada cover.

## A. Pengujian
Pada pengujian metode yang diusulkan dan metode sebelumnya  dengan  mengukur  kapasitas  dan  kualiatas data  secret  dengan  melihat  performance  dari  keduanya jika  data  yang  disisipkan  dibuat  dengan  ukuran  piksel lokasi dan penyisipan data.
Tabel 1. Pengujian Cover image Kapasitas ( peak signal to noise ratio ) db Kapasitas(bit) CE Proposed Abdominal.png 523bit 68.400 86.721 Hand.png 467bit 68.617 68.572 Lung.png 515bit 69.280 69.625 Leg.png 500bit 68.810 71.686 Rata-rata 501,25 68.776 74. 151
Berdasarkan  hasil  pengujian,  nilai  rata-rata  PSNR pada  data  secret  diukur  sesuai  ukuran  piksel  dimana piksel berukuran 523 disisipi 523bit data kedalamnya dan kualitas  nilai  piksel  setelah  disisipi  pada  metode  CE adalah  68.400  dan  untuk  proposed  metode  yang diusulkan  yaitu  PSNRnya  86.725  dan  juga  pada  piksel berukuran  500  bisa  disisipi  500bit  data  kedalamnya dengan  kualitas  perbandingan  pada  metode  CE  PSNR 68.810 dan metode yang diusulkan 71.686.
Pada  pengujian  ini  juga  dihitung  nilai  rata-rata PSNR  kedua  metode,  pada  metode  CE  rata-rata  PSNR 68.774  dan  pada  metode  yang  diusulkan  jauh  diatas metode  CE  yaitu  rata-rata  PSNR  74.151.  pengujian kedua  metode  ini  dibatasi  oleh  jumlah  piksel  dan  data secret.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  menyajikan  sebuah  metode  yang mampu meningkatkan kapasiatas penyisipan data secret dengan  mengggunakan  1  nilai pixel dan  dari  segi keamanan  menggunakan location  map pada piksel  baru dan  pada  saat  ekstraksi  data.  Pada  penelitian  selanjut kami ingin memperluas lagi bit data penyisipan.
(E) (F)                     G)                    (H)
Gambar 3. (A) Leg.png, (B)Leg.png CE, (C) Leg.png Proposed, (D) Leg.png Recovery, (E) Hand.png,
(F) Hand.png CE,), (H) Hand.png Proposed,
(G) Hand.png Recovery

## D AFTAR PUSTAKA
[1] M. F. Syawal, D. C. Fikriansyah, and N. Agani, “Implementasi Teknik Steganografi Menggunakan  Algoritma  Vigenere  Cipher  Dan
Metode LSB,” vol. 4, no. 3, 2016.
[2] T.  Ahmad,  “Increasing  the  Performance  of Difference Expansion-based Steganography when  Securing  Medical  Data,”  no.  December, 2015, doi: 10.6029/smartcr.2014.04.007.
[3] D.  S.  Angreni  and  T.  Ahmad,  “Enhancing  DE- based  Data  Hiding  Method  by  Controlling  the Expansion”.
[4] T. Ahmad and S. S. Manek, “Securing secret data by enhancing the controlling expansion method,” ICIC Express Letters, Part B: Applications , vol. 9,  no.  11,  pp.  1091–1099,  2018,  doi: 10.24507/icicelb.09.11.1091.
[5] H.  Antonio,  “DENGAN  MENGGUNAKAN METODE  LEAST  SIGNIFICANT  BIT  DAN END OF FILE”.
[6] J.  Tian,  “Reversible  Data  Embedding  Using  a Difference Expansion,” vol. 13, no. 8, pp. 890– 896, 2003.
[7] P.  Maniriho,  L.  Jovial,  Z.  Bizimana,  and  E. Niyigaba,  “Reversible  difference  expansion multi-layer  data  hiding  technique  for  medical images,” vol. 7, no. 1, pp. 1–11, 2021.
[8] T. Informatika and F. T. Informasi, “PENGGUNAAN KLASTER PIKSEL UNTUK MENINGKATKAN KINERJA REDUCED DIFFERENCE EXPANSION,” vol. 4, no. 3, pp.
135–140, 2015.
[9] L. Amalia, T. Ahmad, L. Amalia, and T. Ahmad, “Jurnal  Rekayasa  Elektrika  dan  Reduced Difference  Expansion,”  vol.  13,  no.  36,  2017, doi: 0.17529/jre.v13i2.7612.
[10] Z.  Syahlan  and  T.  Ahmad,  “Reversible  data hiding  method  by  extending  reduced  difference expansion,” vol. 5, no. 2, pp. 101–112, 2019.
[11]      Partners Infectious Disease Images - eMicrobes Digital  Library  -  Home.”  [Online].  Available: http://www.idimages.org/.  [Accessed:  10-  Dec- 2016].
[12]      Lorem Ipsum - All the facts - Lipsum generator.”
[Online].  Available:  http://www.lipsum.com/. [Accessed: 10-Dec-2016].